package com.wxlalt.rediscache.service.impl;

import cn.hutool.core.util.BooleanUtil;
import cn.hutool.core.util.RandomUtil;
import cn.hutool.core.util.StrUtil;
import cn.hutool.json.JSONObject;
import cn.hutool.json.JSONUtil;
import com.baomidou.mybatisplus.extension.service.impl.ServiceImpl;
import com.wxlalt.rediscache.config.VersionCall;
import com.wxlalt.rediscache.entity.RedisData;
import com.wxlalt.rediscache.entity.Result;
import com.wxlalt.rediscache.entity.Shop;
import com.wxlalt.rediscache.mapper.ShopMapper;
import com.wxlalt.rediscache.service.IShopService;
import org.springframework.data.redis.core.StringRedisTemplate;
import org.springframework.stereotype.Service;

import javax.annotation.Resource;
import java.time.LocalDateTime;
import java.util.concurrent.ExecutorService;
import java.util.concurrent.Executors;
import java.util.concurrent.TimeUnit;


@Service
@VersionCall.Version("v5")
public class ShopServiceImpl_v6 extends ServiceImpl<ShopMapper, Shop> implements IShopService {


    @Resource
    private StringRedisTemplate stringRedisTemplate;

    @Resource
    private ShopServiceImpl_v1 shopServiceImpl_v1;

    public static final Long CACHE_SHOP_TTL = 30L;
    public static final Long CACHE_LOCK_TTL = 10L;
    public static final String CACHE_SHOP_KEY = "cache:shop:";
    public static final String LOCK_SHOP_KEY = "lock:shop:";

    /**
     *
     *
     * @date 2023/05/20
     * @param * @param null:
     * @return * @return: null
     **/
    private static final ExecutorService CACHE_REBUILD_EXECUTOR = Executors.newFixedThreadPool(10);
    //生产中应该使用手动创建的线程池

    /**
     * <h3>优化：缓存雪崩（方案二：延时机制）</h3>
     * <p>解决大量数据同一时间失效</p>
     *
     * @param id
     * @return
     */
    @Override
    public Result queryById(Long id) {
        String key = CACHE_SHOP_KEY + id;
        // 1.从redis查询商铺缓存
        String json = stringRedisTemplate.opsForValue().get(key);
        // 2.判断是否存在
        if (StrUtil.isBlank(json)) {
            // 3.存在，直接返回
            return null;
        }
        // 4.命中，需要先把json反序列化为对象
        RedisData redisData = JSONUtil.toBean(json, RedisData.class);
        Shop shop = JSONUtil.toBean((JSONObject) redisData.getData(), Shop.class);
        LocalDateTime expireTime = redisData.getExpireTime();
        // 5.判断是否过期
        if (expireTime.isAfter(LocalDateTime.now())) {
            // 5.1.未过期，直接返回店铺信息
            return Result.ok(shop);
        }

        // 5.2.已过期，需要缓存重建
        // 6.缓存重建
        // 6.1.获取互斥锁
        String lockKey = LOCK_SHOP_KEY + id;
        boolean isLock = tryLock(lockKey);
        // 6.2.判断是否获取锁成功
        if (isLock) {
            //另起一个线程进行缓存重建
            CACHE_REBUILD_EXECUTOR.submit(() -> {
                System.out.println("isLock = " + isLock);
                try {
                    //重建缓存
                    this.insertRedisData(CACHE_SHOP_KEY + id, shopServiceImpl_v1.getById(id), CACHE_SHOP_TTL+ RandomUtil.randomLong(10,30), TimeUnit.SECONDS);
                } catch (Exception e) {
                    throw new RuntimeException(e);
                } finally {
                    unlock(lockKey);
                }
            });
        }
        System.out.println("shop = " + shop);
        // 6.4.返回过期的商铺信息
        return Result.ok(shop);
    }

    private boolean tryLock(String key) {
        Boolean flag = stringRedisTemplate.opsForValue().setIfAbsent(key, "1", CACHE_LOCK_TTL, TimeUnit.SECONDS);
        return BooleanUtil.isTrue(flag);
    }

    private void unlock(String key) {
        stringRedisTemplate.delete(key);
    }

    @Override
    public Result update(Shop shop) {
        String lockKey = LOCK_SHOP_KEY + shop.getId();
        boolean isLock = tryLock(lockKey);
        // 6.2.判断是否获取锁成功
        if (isLock) {
            try {
                //重建缓存
                boolean b = this.updateById(shop);
                if (b) {
                    this.insertRedisData(CACHE_SHOP_KEY + shop.getId(), getById(shop),CACHE_SHOP_TTL + RandomUtil.randomLong(10,30), TimeUnit.SECONDS);
                }
            } catch (Exception e) {
                throw new RuntimeException(e);
            } finally {
                unlock(lockKey);
            }
        }
        return Result.ok();
    }


    public void insertRedisData(String key, Object getData, Long time, TimeUnit unit) {
        // 设置逻辑过期
        RedisData redisData = new RedisData();
        redisData.setData(getData);
        redisData.setExpireTime(LocalDateTime.now().plusSeconds(unit.toSeconds(time)));
        // 写入Redis
        stringRedisTemplate.opsForValue().set(key, JSONUtil.toJsonStr(redisData));
    }
    /*
      Redis提供了6种的淘汰策略，其中默认的是noeviction，这6中淘汰策略如下：

      noeviction(默认策略)：若是内存的大小达到阀值的时候，所有申请内存的指令都会报错。
      allkeys-lru：所有key都是使用LRU算法进行淘汰。
      volatile-lru：所有设置了过期时间的key使用LRU算法进行淘汰。
      allkeys-random：所有的key使用随机淘汰的方式进行淘汰。
      volatile-random：所有设置了过期时间的key使用随机淘汰的方式进行淘汰。
      volatile-ttl：所有设置了过期时间的key根据过期时间进行淘汰，越早过期就越快被淘汰。
     */
}
